用于配电网规划的多种群免疫遗传算法

引入免疫算子和多种群概念,提出了一种用于配电网规划的多种群免疫遗传方法。采用多个种群针对目标函数的不同方面进行优化搜索,并借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作。种群之间通过优秀个体转移进行交互,可有效地防止种群退化,提高种群的多样性。以年费用最小为目标建立配电网规划的数学模型,提取“单个子路造价最小”和“电阻值最小”两种疫苗,并用其指导多种群搜索,有效地克服了遗传算法早熟收敛现象。同时给出初始可行方案的生成步骤和基于支路交换思想的不可行解处理方法。求解一个10 kV配电网规划问题,计算结果表明该算法能快速获得规划问题的最优解。同简单遗传算法相比,整个算法具有更强的收敛速度和全局搜索能力,用于配电网规划是可行有效的。

自适应免疫遗传算法及其在区域电力系统最优备用容量计算中的应用

充分利用区域互联电力系统在紧急情况下可以互相支援互为备用的特点,建立了区域电力系统的最优备用容量数学模型,该模型采用基于最小发电成本函数和最小网损函数组成的归一化最小综合经济成本作为目标函数。针对问题的具体特点,运用自适应免疫遗传算法求解最优备用容量,利用图论中的最大支撑树概念,采用自动产生可行解的编码策略对染色体进行编码,以及交叉、变异概率的自适应选取,在IEEE30节点测试系统上的仿真结果验证了所提模型的合理性、所提方法的可行性。

基于Multi-AIGA算法的区域电力系统最优备用模型

在满足系统运行等约束条件下,建立了区域电力系统的最优备用容量数学模型,该模型采用基于最小发电成本函数和最小网损函数组成的综合经济效益最大作为目标函数。针对问题的具体特点,运用多种群自适应免疫遗传(Multi-AIGA)算法求解最优备用容量,并给出利用该算法解决这一问题的主要步骤,利用图论中的最大支撑树的概念,采用自动产生可行解的编码策略对染色体进行编码,以及交叉、变异概率的自适应选取,在IEEE-新英格兰10机39节点测试系统上的仿真结果验证了所提模型的合理性、所提方法的可行性。